Como saben, el problema clave de las redes neuronales es el tamaño del conjunto de datos de entrenamiento. Los investigadores dedican mucho tiempo a preparar la fecha establecida. Pero incluso cuando los datos están listos y se genera el modelo, no es el final del trabajo. El investigador necesita validar el modelo, escribir publicaciones. Por supuesto, este proceso es iterativo. Hoy en día puedes acelerar tu entrenamiento modelo usando Cloud y GPU / FPA. Pero incluso esto no cambia significativamente el tiempo de espera. Ilya Sutskever está investigando cómo minimizar los datos de entrenamiento.
Una vez que inicie el trabajo de larga ejecución de vez en cuando, lo verificará.
No hay garantías de que todo tendrá éxito. Comienza a hacer la siguiente investigación, prepara la siguiente fase de aprendizaje, valida el modelo anterior. La investigación es un estilo de vida. Puede navegar por cualquier investigador en la web y verá que él / ella tendrá muchas publicaciones.
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Además, no olvide relajarse después de un duro día de trabajo.
